Các nhà khoa học hay nói “chưa chắc chắn” vì mọi hiểu biết khoa học đều có giới hạn: dữ liệu có sai số, nghiên cứu có điểm yếu, và kết luận có thể thay đổi khi có bằng chứng mới. Nói rõ mức độ bất định không phải là né tránh, mà là cách trung thực để cho người nghe biết nên tin vào một kết luận đến mức nào. Bài viết này giải thích bất định khoa học là gì, nói ra điều đó có làm giảm niềm tin hay không, và làm sao phân biệt bất định có căn cứ với sự né tránh trách nhiệm.
Bất định trong khoa học là gì?
Bất định khoa học là mức độ chưa chắc chắn của chúng ta về một sự kiện, một con số hay một giả thuyết, do hiểu biết còn hạn chế. Nhóm tác giả van der Bles và cộng sự phân biệt ba đối tượng của bất định: sự kiện (ví dụ một hiện tượng đã xảy ra hay chưa), con số (ví dụ số ca mắc thực tế) và giả thuyết khoa học (ví dụ một cơ chế có đúng hay không). Họ cũng phân biệt hai cấp độ: bất định trực tiếp về chính kết quả, và bất định gián tiếp về chất lượng của bằng chứng đằng sau kết quả đó (van der Bles et al., 2019).
Lấy một ví dụ giả định: khi một cơ quan thống kê nói “tỷ lệ thất nghiệp khoảng 3,9%, dao động từ 3,7% đến 4,1%”, khoảng dao động đó là bất định trực tiếp. Khi họ nói thêm “dữ liệu tháng này thu thập chưa đầy đủ”, đó là bất định gián tiếp về chất lượng dữ liệu.
Nói “chưa chắc chắn” có làm công chúng mất niềm tin không?
Theo bằng chứng hiện có, thường chỉ giảm nhẹ, và phụ thuộc nhiều vào cách nói. Năm thí nghiệm với tổng cộng 5.780 người tham gia, trong đó có một thí nghiệm thực địa trên trang tin BBC, cho thấy khi bất định được nêu ra, người đọc nhận thấy thông tin kém chắc chắn hơn. Tuy nhiên, niềm tin vào con số và vào nguồn tin chỉ giảm nhẹ, và chủ yếu khi bất định được diễn đạt bằng lời (ví dụ “con số này chưa chắc chắn”) thay vì bằng một khoảng số cụ thể (van der Bles et al., 2020).
Một tổng quan 48 nghiên cứu thực nghiệm cũng cho thấy tác động của bất định không giống nhau. Bất định kỹ thuật, như khoảng sai số hay xác suất được định lượng, chỉ cho tác động tích cực hoặc không có tác động. Ngược lại, bất định về sự đồng thuận, tức khi thông điệp nhấn mạnh các nhà khoa học bất đồng với nhau, là loại thường gắn với tác động tiêu cực như giảm mức độ tin cậy (Gustafson & Rice, 2020).
Điều này gợi ý một bài học thực tế: nói rõ “khoảng bao nhiêu” thường an toàn hơn nói chung chung “chưa ai biết chắc”.
Vậy có nên giấu bất định để thông điệp mạnh hơn?
Bằng chứng cho thấy đây là đánh đổi ngắn hạn có rủi ro. Trong năm thí nghiệm khảo sát với hơn 6.000 người Mỹ thời kỳ đầu Covid-19, Kreps và Kriner nhận thấy trình bày kết quả mô hình dịch bệnh dưới dạng khoảng dao động làm giảm phần nào sự ủng hộ dùng mô hình để ra chính sách. Trong khi đó, cách trình bày theo kịch bản xấu nhất, mang tính giật gân, làm tăng sự ủng hộ, chủ yếu ở nhóm có hiểu biết khoa học thấp hơn. Tuy vậy, các tác giả kết luận rằng thừa nhận và đặt bất định vào bối cảnh có thể giảm phản ứng tiêu cực của công chúng nếu dự báo sau đó thay đổi đáng kể (Kreps & Kriner, 2020).
Nói cách khác, một thông điệp quá chắc chắn có thể thuyết phục hơn lúc đầu, nhưng có thể làm mất niềm tin nếu thực tế khác với dự báo.
Làm sao phân biệt bất định có căn cứ với sự né tránh?
Bất định có căn cứ thường đi kèm thông tin cụ thể: chưa chắc về điều gì, vì sao, mức độ ra sao, và khi nào có thể biết thêm. Sự né tránh thường chỉ dừng ở câu chung chung “còn nhiều ý kiến khác nhau” mà không nói rõ bằng chứng đang nghiêng về đâu.
Bạn có thể dùng bốn câu hỏi sau để đánh giá:
- Người nói có chỉ rõ phần nào đã chắc chắn và phần nào chưa không?
- Mức độ bất định có được thể hiện bằng con số, khoảng dao động hoặc mức độ chắc chắn của bằng chứng không?
- Có giải thích vì sao chưa chắc, ví dụ dữ liệu còn ít hay nghiên cứu còn mâu thuẫn, không?
- Có nói điều gì sẽ giúp làm rõ, như nghiên cứu đang thực hiện hay dữ liệu sắp có, không?
Cách đánh giá mức độ chắc chắn của bằng chứng, ví dụ theo hệ thống GRADE, được giới thiệu trong bài Một nghiên cứu mới có đủ để kết luận điều gì đúng?.
Bất định có nghĩa là “khoa học không biết gì”?
Không. Bất định thường nằm ở một phần cụ thể của vấn đề, không phải toàn bộ. Một lĩnh vực có thể chắc chắn về xu hướng chung nhưng chưa chắc về con số chính xác, hoặc chắc chắn về một tác động nhưng chưa rõ cơ chế. Đây cũng là lý do những tin tức có vẻ trái ngược nhau thường xuất hiện ở phần còn bất định. Bạn có thể đọc thêm trong bài Vì sao hai nghiên cứu có thể cho kết quả trái ngược nhau?.
Ngoài ra, việc thừa nhận bất định không đồng nghĩa với việc công chúng thiếu tin tưởng vào khoa học nói chung. Dữ liệu quốc tế về niềm tin của công chúng được tổng hợp trong bài Niềm tin công chúng đối với khoa học: dữ liệu quốc tế cập nhật.
Câu hỏi thường gặp
Khi chuyên gia nói “chưa chắc chắn”, tôi nên làm gì?
Hãy xem phần nào đã chắc chắn và phần nào chưa, rồi đưa ra quyết định dựa trên phần chắc chắn hơn. Với các vấn đề sức khỏe, khuyến cáo của cơ quan chuyên môn thường đã cân nhắc mức độ bất định này.
Người nói chắc chắn tuyệt đối có đáng tin hơn không?
Không nhất thiết. Một khẳng định tuyệt đối về một vấn đề mà bằng chứng còn hạn chế có thể là dấu hiệu nói quá. Trong khoa học, mức độ tự tin nên tương xứng với độ mạnh của bằng chứng.
Khoảng dao động trong một con số có ý nghĩa gì?
Khoảng dao động cho biết giá trị thực có khả năng nằm ở đâu, dựa trên dữ liệu hiện có. Khoảng càng rộng, mức độ bất định càng lớn.
Kết luận
Câu “chưa chắc chắn” của nhà khoa học thường là thông tin hữu ích, không phải sự né tránh, miễn là nó đi kèm lời giải thích cụ thể. Bằng chứng hiện có cho thấy việc nêu bất định, nhất là bằng con số rõ ràng, chỉ ảnh hưởng nhẹ đến niềm tin, trong khi giấu bất định có thể gây phản tác dụng khi thực tế thay đổi. Khi đọc thông tin khoa học, hãy chú ý xem người nói có chỉ rõ đâu là điều đã biết và đâu là điều chưa biết. Các nguyên tắc chung khác được tổng hợp trong bài Làm sao biết thông tin khoa học trên mạng có đáng tin?.
Đôi lời giới thiệu
Bài viết này được tổng hợp bởi Nguyễn Hoàng Anh Khoa (Dy Khoa), giảng viên Khoa Quan hệ công chúng và Truyền thông, Trường Đại học Văn Lang, và là người tốt nghiệp Thạc sĩ Truyền thông Khoa học và Thu hút Công chúng (Science Communication and Public Engagement) tại Universiti Malaya (UM), Malaysia. Đây là lĩnh vực chuyên môn cốt lõi mà anh được đào tạo bài bản và tiếp tục theo đuổi trong nghiên cứu, giảng dạy và thực hành nghề nghiệp.
Nếu bạn thấy bài viết có sai sót hoặc muốn góp ý, vui lòng gửi email về [email protected].
Tài liệu tham khảo
- Gustafson, A., & Rice, R. E. (2020). A review of the effects of uncertainty in public science communication. Public Understanding of Science, 29(6), 614-633. https://doi.org/10.1177/0963662520942122
- Kreps, S. E., & Kriner, D. L. (2020). Model uncertainty, political contestation, and public trust in science: Evidence from the COVID-19 pandemic. Science Advances, 6(43), Article eabd4563. https://doi.org/10.1126/sciadv.abd4563
- van der Bles, A. M., van der Linden, S., Freeman, A. L. J., Mitchell, J., Galvao, A. B., Zaval, L., & Spiegelhalter, D. J. (2019). Communicating uncertainty about facts, numbers and science. Royal Society Open Science, 6(5), Article 181870. https://doi.org/10.1098/rsos.181870
- van der Bles, A. M., van der Linden, S., Freeman, A. L. J., & Spiegelhalter, D. J. (2020). The effects of communicating uncertainty on public trust in facts and numbers. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(14), 7672-7683. https://doi.org/10.1073/pnas.1913678117
